강의 중급  3456

코스소개：본 강좌는 MySQL 인덱스의 설계 개념 및 데이터 구조, 인덱스 사용 시나리오, 인덱스 분류, 인덱스 사용 시나리오, 인덱스 성능 분석, 쿼리 최적화, MySQL 인덱스의 느린 쿼리 등에 대해 설명합니다. 주로 MySQL의 솔루션을 설명합니다. 인덱스 최적화는 MySQL에 대한 기본 지식이 있거나 특정 업무 경험이 있는 학생에게 매우 적합합니다. 대용량 질의가 느린 문제를 해결하는 방법, 효율적인 SQL을 작성하는 방법, 질의문을 최적화하는 방법, 인덱스의 구현 원리는 무엇인지, 인덱스를 최적화하는 방법 등 다양한 어려움과 인터뷰 포인트를 설명한다. SQL 인덱스 최적화에서.

강의 중급  6950

코스소개：대용량 데이터에서 실행 계획에 따라 SQL을 튜닝하는 방법은 무엇입니까? mysql 인덱스 시스템은 대용량 데이터 저장에 어떻게 대처합니까? 대용량 데이터에서 뛰어난 성능을 발휘하는 mysql 인덱스를 설계하는 방법 mysql의 클러스터형 인덱스와 비클러스터형 인덱스 전체 분석 mysql 인덱스 인터뷰에서 꼭 물어봐야 할 명사: 테이블 반환, 인덱스 커버리지, 가장 왼쪽 매칭 특정 SQL 시나리오에 맞게 인덱스를 최적화하는 방법

강의 중급  11346

코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.

강의 고급의  17651

코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.

코스소개：1. 인덱스 유형 인덱스는 기본 구현에 따라 B-Tree 인덱스와 해시 인덱스로 나눌 수 있습니다. 대부분의 경우 B-Tree 인덱스의 좋은 성능과 특성이 높은 동시성 시스템 구축에 더 적합하기 때문입니다. 인덱스는 저장 방식에 따라 클러스터형 인덱스와 비클러스터형 인덱스로 나눌 수 있습니다. 클러스터형 인덱스의 특징은 리프 노드에 완전한 레코드 행이 포함되는 반면 비클러스터형 인덱스의 리프 노드에는 모든 필드와 기본 키 ID만 있다는 것입니다. 클러스터형 인덱스와 비클러스터형 인덱스에 따라 다시 일반 인덱스, 커버 인덱스, 고유 인덱스, 조인트 인덱스로 나눌 수 있습니다. 2. 클러스터형 인덱스와 비클러스터형 인덱스 클러스터형 인덱스는 클러스터형 인덱스라고도 하며, 실제로는 별도의 인덱스 종류가 아니라 데이터를 저장하는 방식입니다.

2023-05-26 논평 0  2319

코스소개：오늘의 MySQL 데이터베이스 칼럼에서는 MySQL 인덱스와 ElasticSearch 인덱스의 비교를 소개합니다.

2020-10-09 논평 0  1940

코스소개：MySQL 인덱스 유형에는 일반 인덱스, 고유 인덱스, 전체 텍스트 인덱스, 공간 인덱스 및 해시 인덱스가 포함됩니다. 인덱싱 방법에는 BTREE, HASH 및 RTREE가 있습니다. 적절한 인덱스 유형 및 방법 선택은 범위 검색에 일반 인덱스 또는 해시 인덱스 사용, 전체 텍스트 검색에 전체 텍스트 인덱스 사용, 공간 쿼리에 공간 인덱스 사용 등 데이터 유형 및 쿼리 모드에 따라 다릅니다. . 인덱스를 사용하면 쿼리 속도가 향상되고, 데이터 I/O가 줄어들며, 데이터 무결성이 강화됩니다.

2024-04-22 논평 0  706

코스소개：색인 문자열 순서 각 문자에는 인덱스라고 하는 각 위치가 있습니다. 인덱스 값은 0부터 시작합니다. 각 단어 사이의 공백도 계산기 인덱싱에는 양수 인덱싱과 음수 인덱싱이 있습니다. 음수 인덱싱 -1은 문자 끝에서 시작됩니다.

2024-07-26 논평 0  1058

코스소개：우리는 MySQL에 btree와 hash라는 두 개의 인덱스가 있다는 것을 알고 있습니다. 두 인덱스의 차이점을 알고 계십니까? 이 기사에서는 MySQL의 두 가지 인덱스 유형인 btree와 hash 간의 차이점을 간략하게 설명합니다. 해시 인덱스 구조의 특수성으로 인해 검색 효율성이 매우 높습니다. 인덱스 검색은 루트 노드에서 분기 노드까지 여러 번 IO 액세스가 필요한 B-Tree 인덱스와 달리 한 번에 찾을 수 있습니다. 페이지 노드, 해시 인덱스의 쿼리 효율성은 B-Tree 인덱스보다 훨씬 높습니다.

2017-11-17 논평 0  1765